Le Big Data sur la voie de la maturité 1


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BigData

Le congrès Big Data Paris qui s’est tenu les 7 et 8 mars derniers a permis de faire le point sur les solutions et les usages en matière de traitement et d’analyse en masse de données. Finie la période du battage médiatique et de la confusion autour du Big Data, cette cinquième édition a permis de montrer un marché plus mûr que ce soit en termes d’offre ou de retours d’expérience.

L’ère des POC (Proof Of Concept) a, de fait, laissé place à de vraies études de cas. Rexel, Seb, TF1 Publicité, la SNCF, Allianz, Carrefour, Randstad, Société Générale Corporate Investment Banking (SG CIB) ou ERDF sont ainsi venus témoigner au congrès parisien des apports du big data dans leurs activités respectives.

Une courbe d’apprentissage abrupte

Une appropriation qui a pris du temps. « La courbe d’apprentissage des outils big data est assez abrupte, prévient Guy Chesnot, responsable avant-vente stockage et Big Data chez Silicon Graphics (SGI) France et auteur de plusieurs ouvrages spécialisés. Certaines entreprises l’ont sous-estimée, espérant un ROI rapide sans faire trop d’efforts. Elles ont dû abandonner en cours de route. »

Ces entreprises pionnières ont aussi souffert d’un manque de compétences en interne. Certaines ont cru qu’il suffisait de recruter des data scientists pour faire du Big Data. « Mais un data scientist isolé ne sert à rien, rappelle Guy Chesnot. Pour qu’il puisse tirer de la valeur des données, il faut associer ses connaissances en statistiques et en algorithmie à des compétences métiers ».

Pour pallier ce déficit de ressources, les sociétés de services se sont, entretemps, organisées pour mieux accompagner leurs clients. « Comme dans d’autres projets informatiques, les cabinets de conseil interviennent classiquement en amont puis passent le relais aux intégrateurs. »

big-data2Hadoop adoubé par le marché

Cette maturité dans la conduite de projet se double d’une maturité de l’offre. Alors que de nouvelles solutions apparaissent tous les mois à la pérennité incertaine, d’autres s’inscrivent dans le temps. Ils sont même devenus incontournables.

Dans l’essentiel des projets en production, on trouve une souche Hadoop pour le stockage et la gestion des ressources sur laquelle se greffent le gestionnaire de processus Spark pour accélérer l’analyse de données, et en amont le système distribué de messagerie Kafka. D’autres projets reposent sur une base de données NoSQL, par exemple, Cassandra.

« Le succès d’Hadoop fait aimant, constate Guy Chesnot. N’importe quel nouveau produit a développé une connexion avec Hadoop. Il est important de s’appuyer sur des solutions qui possèdent un maximum de connecteurs afin de fédérer les données de l’entreprise. »

Relation-client personnalisée et maintenance prédictive

Reste la question : le Big Data, pour quoi faire ? Les cas d’usage sont nombreux mais deux font l’unanimité. Pour les professionnels du marketing, le Big Data permet de personnaliser la relation-client en réconciliant toutes les informations relatives à un consommateur. Dans une démarche omnicanal, il sera « visible » à travers les différents canaux de contacts : magasin, centre d’appel, site marchand ou mobile. Il s’agit aussi de faciliter la vie du client en ne lui envoyant que du contenu pertinent.

Dans l’industrie, le Big Data ouvre la voie à la maintenance prédictive. En analysant les cycles d’utilisation d’un équipement, on peut prédire comment il va se comporter dans le temps et réaliser les actions de maintenance nécessaires avant que la panne ne survienne.

« Cette maintenance prédictive n’est pas nouvelle. Le sujet était déjà évoqué au début des années 2000 mais aujourd’hui les multiples outils le permettent, se réjouit Guy Chesnot. Cela apporte un ROI immédiat. Une DSI peut commencer par le parc informatique sans avoir à impliquer les métiers. Une fois qu’elle a fait la preuve de l’intérêt du dispositif, elle peut l’étendre à d’autres domaines. »

big-dataQui est le maître des données ?

Face à ces enjeux, se pose la question de la gouvernance des données. Il faut, en effet, établir un cadre méthodologique garantissant la disponibilité, la cohérence et l’exactitude des données. Puis encadrer leur utilisation. Qui a accès à quelles données et sous quelles formes ?

Par ailleurs, qui a le leadership sur ce sujet ? « On parle beaucoup du chief data officer. Avec la transformation numérique en cours, son rôle devient stratégique. Politique, l’attribution du poste fait l’objet d’un combat interne. Le DSI souhaiterait l’occuper mais il est parfois rappelé à sa fonction de support. »

Guy Chesnot observe aussi des résistances au changement au sein de cette même DSI. D’aucuns voient le Big Data comme une menace pour l’intégrité des systèmes d’information avec l’ouverture à différentes sources de données dont certaines exogènes.

C’est un changement de philosophie mais les deux modèles peuvent cohabiter estime-t-il. « Une entreprise peut conserver ses bases de données relationnelles pour le reporting tout en déchargeant son data warehouse des données dont elle ne sait que faire en les plaçant dans un data lake. » A l’entreprise d’en trouver ensuite l’usage après ou… pas. C’est aussi cela le Big Data.

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